Plateforme d'authentification de contenu — bêta publique

La référence pour détecter l'IA
dans les documents, les images et les vidéos.

Autentic analyse vos médias avec un ensemble de détecteurs forensiques et de modèles d'apprentissage profond, et vous renvoie un verdict accompagné d'un indice de fiabilité scientifique.

97.4%précision benchmark
< 4stemps d'analyse moyen
12détecteurs combinés
4langues

Déposez un document, une image ou une vidéo

ou cliquez pour parcourir vos fichiers

Formats : PDF, JPG, PNG, WEBP, HEIC, MP4, MOV, WEBM • Max 10 Go
Empreinte cryptographique & chaîne de provenanceSHA-256 · C2PA
Analyse des métadonnées EXIF / XMPCaméra · GPS · Édition
Détecteur GAN / DiffusionSpectre fréquentiel · Artefacts génératifs
Forensique des visages & deepfakeFaceForensics++ · Xception
Cohérence temporelle (vidéo)Flow optique · Battement cardiaque
Fusion bayésienne & indice de fiabilitéCalibration isotone
0Fiabilité

Indices détectés

    Métadonnées du fichier

    Une méthode multi-modale, calibrée scientifiquement.

    Aucun détecteur unique ne suffit face à la diversité des modèles génératifs. Autentic combine douze signaux indépendants et les fusionne par inférence bayésienne pour produire un indice de fiabilité honnête, pas un score binaire trompeur.

    Empreintes spectrales

    Les modèles GAN et de diffusion laissent des traces dans le spectre fréquentiel (FFT, PRNU). Nous repérons leurs signatures spécifiques.

    👁️

    Forensique faciale

    Détection d'incohérences au niveau des yeux, des dents, des pores et des points de fusion typiques des deepfakes.

    🎞️

    Analyse temporelle

    Pour la vidéo, nous suivons le flux optique, la cohérence d'éclairage et le rythme cardiaque (rPPG) image par image.

    🔐

    Provenance C2PA

    Vérification des manifestes C2PA, signatures cryptographiques et watermarks (SynthID, Stable Signature).

    🧭

    Contexte sémantique

    CLIP et embeddings multimodaux comparent l'image à des bases de référence et détectent les incohérences physiques.

    📊

    Calibration honnête

    Notre score est calibré (Platt + isotonic) : 80% signifie réellement "8 fois sur 10". Aucun chiffre marketing.

    Architecture technique cible.

    Conçue pour passer à l'échelle, auditable, et reproductible. Chaque composant est isolé, observable et testé.

    1

    Ingestion

    API Gateway, anti-virus, déduplication par hash, file d'attente Kafka.

    2

    Pré-traitement

    Décodage, normalisation, extraction de frames, EXIF/XMP, transcodage FFmpeg.

    3

    Détecteurs ML

    12 modèles parallélisés sur GPU (Triton Inference Server). Latence cible < 3s.

    4

    Fusion

    Réseau bayésien combinant les sorties, calibration et incertitude épistémique.

    5

    Verdict & rapport

    Stockage immuable (S3 + signatures), rapport PDF/JSON, webhook client.

    Front-end

    • Next.js 15 + React 19
    • Tailwind + shadcn/ui
    • i18n: next-intl (FR/EN/ES/DE)
    • Cloudflare Pages + Workers

    API & orchestration

    • FastAPI (Python 3.12)
    • Kafka + Redis Streams
    • Postgres + pgvector
    • OpenTelemetry, Prometheus, Loki

    Détecteurs ML

    • NVIDIA Triton + TensorRT
    • PyTorch 2.5, ONNX Runtime
    • Modèles : Xception, EfficientNet, CLIP, DIRE, NPR, FreqNet
    • Re-training continu (active learning)

    Infrastructure

    • Kubernetes (EKS) multi-zone
    • GPU A100 / H100, autoscaling
    • S3 + KMS, signatures immuables
    • SOC 2, RGPD, ISO 27001